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Construiré un chatbot RAG personalizado con langchain, fastapi y OpenAI
Arnav R
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un chatbot de IA que responda con TUS datos y no con respuestas inventadas?
Construyo chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) de nivel producción que:
Responden desde tus documentos (PDFs, JSON, archivos de texto)
Citan las fuentes en cada respuesta
Dicen "No lo sé" en lugar de hallucinar
Se despliegan en producción (Render + Vercel)
LO QUE HE CONSTRUIDO
Un sistema RAG en vivo para admisiones universitarias en India:
shiksha-chat.vercel.app
Responde preguntas sobre más de 30 universidades IIT y instituciones del estado de Bihar con fuentes citadas, y logró un 100% de precisión en una evaluación de 40 preguntas (30 factuales + 10 pruebas anti-hallucination).
MI STACK TECNOLÓGICO
LangChain (pipeline RAG)
OpenAI (GPT-4o-mini + embeddings)
ChromaDB (almacén de vectores)
FastAPI (backend)
Next.js + Tailwind (frontend)
Render + Vercel (despliegue)
LO QUE OBTIENES
Básico: Chatbot RAG funcional sobre tus documentos
Estándar: RAG + interfaz de chat personalizada en Next.js
Premium: Despliegue completo + suite de evaluación + soporte de 30 días
POR QUÉ YO
Construyo sistemas de producción, no demos
Cada respuesta está citada de tus fuentes
Pruebo hallucinations antes de entregar
Código fuente completo siempre incluido
Envíame un mensaje con tu caso de uso y te responderé en unas horas con un plan.
Conoce a Arnav R
Arnav R
Full Stack Developer
- DeIndia
- Miembro desdeabr 2025
Idiomas
Inglés
I am a Full Stack Developer who builds production-ready web applications. I built CourseAdmission, an AI-powered platform connecting students to 4,760+ colleges, featuring a custom-built AI chatbot and a full Next.js tech stack. I have experience in AI training, code quality, and debugging.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de documentos puedes usar?
PDFs, archivos de texto, JSON, CSV y markdown. Si tus datos están en una base de datos o en un sitio web, podemos discutir cómo extraerlos — generalmente es posible con un script personalizado pequeño.
¿En qué se diferencia esto de un envoltorio de ChatGPT?
Un wrapper de ChatGPT simplemente reenvía tu pregunta a OpenAI. Un sistema RAG primero busca en TUS documentos, luego alimenta las partes relevantes a la IA. El resultado: respuestas basadas en tus datos con citas de fuentes, y el bot dice "No lo sé" cuando la respuesta no está en tus documentos.
¿El bot hallucinará (inventará cosas)?
No. El prompt está diseñado para negarse a responder cuando falta el contexto. También pruebo con preguntas adversariales (cosas que los datos no pueden responder) para verificar que no adivina.
¿Necesito proporcionar mi propia clave API de OpenAI?
Sí. Necesitarás una clave API de OpenAI (unos 5 dólares en créditos son suficientes para meses de prueba). Te guiaré en cómo configurarla en el paso de despliegue.
